受限条件下量子系统的学习控制与性能优化

Controlling quantum systems has become a key task in several important areas including quantum computation, quantum communication and fetomsecond laser selective-bond chemistry. Practical quantum control tasks almost suffer different constraints. This project will systematically investigate control prolems of quantum systems under restricted conditions, propose efficient control theory and methods to achieve optimized performance for these systems. This project will focus on three classes of restricted conditions including limited control resources (e.g., just control fields with specific shapes available), Hamiltonian with uncertainties (e.g., the existence of parameter uncertainties in the models of quantum systems) and quantum systems interacting with nonideal environments (e.g., Markovian open quantum systems with uncertainties). For quantum systems with limited control resources, we will propose a new fidelity-based quantum-inspired reinforcement learning algorithm for control design of these systems. For quantum systems with Hamiltonian uncertainties, new sampling-based learning control theory will be developed. For quantum systems interacting with nonideal environments, sampled-data control theory and methods will be presented to optimize the performance. Funding of this project will promote the research on quantum control theory and accelerate practical applications of quantum technology.

控制量子系统已经变成几个前沿技术领域的关键任务，它与量子计算、量子通讯、飞秒激光选键化学等密切相关。实际的量子控制任务总面临一些限制条件。项目将研究受限条件下量子系统的控制问题，提出有效的控制理论与方法并对受限条件下的量子系统性能进行优化。项目将考虑三类受限条件，即控制资源受限制（比如只有特定形式的控制场有效）、量子系统的哈密顿量中含有不确定性（比如系统的哈密顿量含有参数不确定性）、量子系统与非理想环境相互作用（比如马尔科夫开放量子系统中含不确定性）。对控制资源受限条件下的量子系统，将提出基于保真度的量子启发式强化学习算法并用于控制设计。对含哈密顿量不确定性的量子系统，将提出新的采样学习控制理论指导系统设计。对非理想环境下量子系统，提出采样数据控制理论与方法对系统性能进行优化。项目的实施对量子控制的理论研究具有重要的促进作用，拟提出的控制方法对加速量子技术走向实用具有重要的指导价值。

如何有效的控制量子系统是前沿量子信息技术的的关键任务，它与量子计算、量子通讯、量子模拟、飞秒激光选键化学等密切相关。实际的量子控制任务总面临一些限制条件，本项目紧紧围绕受限条件下实际量子系统的控制问题，提出有效的控制算法并对受限条件下的量子系统性能进行优化。主要成果包括：1. 提出了一个基于保真度的概率 Q 学习算法，并有效应用于量子控制问题；2. 提出基于采样的学习控制策略，并应用于不同的量子控制与分类任务，取得了令人满意的控制效果；3. 扩展了量子系统的采样数据控制方法，方案更易于物理实现；4.对基于原子自旋效应的超高灵敏磁场测量与惯性测量进行了理论研究，给出了自旋破坏碰撞驰豫下超高灵敏磁场测量的理论极限以及首次提出利用增广卡尔曼滤波方法估计实际惯性，显著提高了估计精度；5. 研究了如何进行快速高精密的量子层析，提出了快速高精密的自适应量子层析算法，并且通过实际实验验证了该方法的有效性。